Etched представила ИИ-чип для нейросетей-трансформеров — он в разы быстрее и дешевле ускорителей Nvidia

Компания Etched основана два года назад двумя выпускниками Гарварда с целью разработать специализированный ускоритель ИИ. Чипы Etched уникальны тем, что поддерживают лишь один тип моделей ИИ: трансформеры. Эта архитектура, предложенная командой исследователей Google в 2017 году, на сегодняшний день стала доминирующей архитектурой генеративного ИИ.

HUAWEI Pura 80 Ultra глазами фотографа

Обзор смартфона HUAWEI Pura 80 Ultra: зум, которому нет равных

Первый взгляд на смартфон HUAWEI Pura 80 Ultra

Пять причин полюбить HONOR 400

Обзор смартфона HONOR 400: реаниматор

HUAWEI nova Y73: самый недорогой смартфон с кремний-углеродной батареей

Обзор HUAWEI MatePad Pro 12.2’’ (2025): обновление планшета с лучшим экраном

Обзор смартфона HUAWEI nova Y63: еще раз в ту же реку

Обзор ноутбука HONOR MagicBook Pro 14 (FMB-P) на платформе Core Ultra второго поколения

Пять причин полюбить ноутбук HONOR MagicBook Pro 14

Источник изображений: Etched

Чип Sohu, разработанный Etched, представляет собой интегральную схему специального назначения (ASIC), изготовленную по 4-нм техпроцессу TSMC. По словам генерального директора компании Гэвина Уберти (Gavin Uberti), новый чип может обеспечить значительно лучшую производительность вывода, чем графические процессоры и другие ИИ-чипы общего назначения, потребляя при этом меньше энергии.

«Sohu на порядок быстрее и дешевле, чем даже следующее поколение графических процессоров Nvidia Blackwell GB200 при работе с преобразователями текста, изображений и видео, — утверждает Уберти. — Один сервер Sohu заменяет 160 графических процессоров H100. Sohu станет более доступным, эффективным и экологически чистым вариантом для бизнес-лидеров, которым нужны специализированные чипы».

Эксперты предполагают, что подобных результатов Etched могла добиться при помощи оптимизированного под трансформеры аппаратно-программного конвейера вывода. Это позволило разработчикам отказаться от аппаратных компонентов, нужных для поддержки других платформ и сократить накладные расходы на программное обеспечение.

Etched выходит на сцену в переломный момент в гонке инфраструктур генеративного ИИ. Помимо высоких стартовых затрат на оборудование, ускорители вычислений потребляют огромное количество электроэнергии и водных ресурсов. По прогнозам, к 2030 году ИИ-бум приведёт к увеличению спроса на электроэнергию в ЦОД на 160 %, что будет способствовать значительному увеличению выбросов парниковых газов. ЦОД к 2027 году потребуют до 6,5 миллионов кубометров пресной воды для охлаждения серверов.

«Наши будущие клиенты не смогут не перейти на Sohu, — уверен Уберти. — Компании готовы сделать ставку на Etched, потому что скорость и стоимость имеют решающее значение для продуктов искусственного интеллекта, которые они пытаются создать». Похоже, что инвесторы полны оптимизма — Etched на сегодняшний день привлекла финансирование в объёме $125,36 млн.

Компания утверждает, что неназванные клиенты уже зарезервировали «десятки миллионов долларов» на приобретение её чипов, а предстоящий запуск Sohu Developer Cloud позволит им предварительно оценить возможности Sohu на интерактивной онлайн площадке.

Пока рано говорить о том, будет ли этого достаточно, чтобы продвинуть Etched и её команду из 35 человек в будущее, которым грезят её учредители. Достаточно вспомнить провалы подобных стартапов, таких как Mythic и Graphcore, и обратить внимание на общее снижение инвестиций в предприятия по производству ИИ-чипов в 2023 году.

«В 2022 году мы сделали ставку на то, что трансформеры захватят мир, — заявил Уберти. — Мы достигли точки в эволюции искусственного интеллекта, когда специализированные чипы, которые могут работать лучше, чем графические процессоры общего назначения, неизбежны — и лица, принимающие технические решения во всем мире, знают это».

В настоящее время у компании нет прямых конкурентов, хотя стартап по производству ИИ-чипов Perceive недавно анонсировал процессор с аппаратным ускорением для трансформеров, а Groq вложил значительные средства в оптимизацию своих ASIC для конкретных моделей.